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公开(公告)号：CN101720992B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN200910198802.7
申请日：2009-11-13
Applicant: 东华大学
IPC: A41H1/00
Abstract: 本发明涉及一种采用单照相机的三维人体测量方法，在单照相机前加一组镜面组合系统从而与照相机一起构成单目视觉传感器，它可同时在照相机左右平面上获得同一被测人体的正面和侧面图像，通过阈值分割、边缘检测等图像处理得到人体正侧面的轮廓；确定人体测量特征点及线，计算得到所需的人体部位宽度、厚度数据，并用回归分析的方法进行三维曲线的拟合。该方法设备简单，操作方便，测量成本低，具有较好的实用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN101782771B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201010126515.8
申请日：2010-03-17
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G05B13/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/18 , Y02P90/22 , Y02P90/265
Abstract: 本发明涉及一种基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法，利用免疫优化的神经网络建立模型，对生产数据进行处理和分析，得到纺丝生产线参数的合理配置方案，继而将模型和方案整合于专家系统中，并与生产线进行上线连接以根据实时生产数据同步修正所述的免疫神经网络模型及专家系统，对纺丝生产线上各参数进行统一配置，并根据生产线的运行情况对生产过程进行及时、有效的优化。本发明采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产，专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。
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公开(公告)号：CN101782758B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201010129671.X
申请日：2010-03-19
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/18 , G05B19/416
Abstract: 本发明涉及一种纤维生产线上多级牵伸环节的智能协同控制器及其方法，包括安装在牵伸装置箱体上的主牵伸辊和从牵伸辊，所述的主牵伸辊的速度给定端连接速度给定控制器，速度给定控制器依次与主牵伸辊闭环调速系统、前向通路换算单元串联；所述的从牵伸辊的速度给定端连接从牵伸辊速度给定控制器，从牵伸辊速度给定控制器与从牵伸辊闭环调速系统串联，并与从牵伸辊反馈换算单元组成反馈通路。本发明在控制器内部及控制器之间实现牵伸辊工作状态信息的交换和处理，使牵伸辊的工作状态保持相对稳定，以达到提高牵伸过程精度及提高牵伸环节稳定性的目的，可解决纤维牵伸过程的高精度调速、牵伸率动态调整及同步问题。
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公开(公告)号：CN101819408B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201010150333.4
申请日：2010-04-16
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的差别化纤维纺丝工艺交互式设计方法，其步骤为：首先初始化产生抗体种群及抗原，随后通过随机的方式或工艺设计师的初步设计方案生成初始种群；再通过免疫进化算子对抗体种群进化以实现对抗原最大可能的匹配，并在此过程中通过方案评价模块由工艺设计专家对于每一个设计方案给出性能优劣的评价值，或在给出评价值的同时针对方案中的不足之处提出改进建议；最后根据工艺设计专家对备选方案的评价意见，结合专家系统中存储的优秀历史方案与当前备选方案的近似程度，判断进化是否结束，若是则退出，否则重新进行本发明所述优化方法的各步骤。本发明的优点是：1、建立纺丝工艺的交互式智能优化模型，为生产参数的设定提供依据。2、采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产；所述专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。
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公开(公告)号：CN111553117B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010321509.1
申请日：2020-04-22
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的堆叠式集成学习的聚酯特性粘度控制方法，将采集的聚合过程参数及其对应的特性粘度先采用堆叠式集成学习的框架进行处理，利用遗传算法对框架中的初级学习器的组合和次级学习器进行选择，然后搜索最优的堆叠式集成学习算法结构并进行训练，生成基于遗传算法的堆叠式集成学习的聚酯纤维特性粘度控制模型；将当前过程参数作为输入变量输入到所述模型中得到聚酯纤维特性粘度的预测值；最后将预测值与理想值进行比较，依据比较结果对输入变量进行调整，由此得到一组理想的聚合过程参数。本发明的控制方法具有预测精度高、鲁棒性好、泛化能力强、可拓展性高的特点，能够有效对聚酯生产过程进行质量控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111415032A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010141610.9
申请日：2020-03-03
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的ELM-AE的聚酯纤维原丝生产性能预测方法。由于ELM网络结构仅有一个隐含层，且输入数据的权重及隐含层的偏置是随机生成的，浅层网络对数据特征提取具有一定的偏差，因此加深ELM网络结构用于提取数据的特征，多层隐含层采用自编码(Autoencoder:AE)进行训练提高模型的训练精度。在工业过程中，同一生产规格产品的生产数据具有难采集，采集成本造价高，采集样本数量少等特点，数据难以用来进行工业过程建模。迁移学习(Transfer Learning:TL)是在一种环境中学到的知识被用在另一个领域中来提高它的泛化性能。不同规格的产品的生产数据有相似之处，且具有一定的相关性，建立迁移学习ELM-AE(TL-ELM-AE)模型，提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN107174203B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710323803.4
申请日：2017-05-10
Applicant: 东华大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种脑电信号的识别方法，首先进行字符实验提取包含P300信号的脑电信号作为训练集，然后利用bagging算法集成多个混合核的支持向量机作为学习器并采用训练集基于免疫算法自适应调整学习器的参数得到最佳参数，最后利用参数为最佳参数的学习器对脑电信号中的P300信号进行识别，其中最佳参数是使得学习器能够准确识别P300信号的参数，准确识别是指12次以上重复实验的准确率为96～98％。本发明的一种脑电信号的识别方法能够根据优化内容智能选择参数，弥补了传统的学习器需要不断调优、交叉验证过程的不足，提高了集成学习器的智能性，且识别性能好、准确率高、整体泛化能力强，具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN106599431B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201611113654.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 东华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于混合高斯权重函数的多模型方法进行优化的FDY涤纶长丝纺丝工艺，首先建立FDY涤纶长丝断裂强度与取向度、结晶度和纤维伸长率之间的关系模型同时建立GR1和GR2的温度和速度与FDY涤纶长丝取向度和结晶度之间的关系函数，然后建立数据库，最后选定断裂强度根据关系函数计算出GR1和GR2的温度和速度并对纺丝工艺进行调整，关系模型建立包括：1)确定局部模型个数，2)确定局部模型结构，3)确定混合高斯权重函数，4)估计局部模型和混合高斯权重函数中未知的参数，5)得到关系模型。本发明建立的模型具有准确度高、可靠性强的特点，本发明的纺丝工艺有利于制备力学性能优良的纤维。
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公开(公告)号：CN106940526B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201611026148.8
申请日：2016-11-22
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种去伪控制的碳纤维凝固浴工艺，碳纤维凝固浴工艺为纺丝原液由喷丝头挤出进入凝固浴中，在双扩散作用下逐渐凝固成形为初生纤维，凝固浴的液位和浓度采用去伪控制的液位‑浓度耦合控制方法，在数据驱动基础上，引入去伪控制算法对碳纤维凝固过程进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，切换到控制回路中，既可以使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行差分进化优化，经过差分变异、交叉和选择操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，可达到更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN107726240A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710973714.4
申请日：2017-10-18
Applicant: 东华大学
IPC: F21S10/06 , F21V33/00 , F21V23/00 , G08B21/12 , F21Y115/10
CPC classification number: F21S10/06 , F21V23/003 , F21V33/00 , F21V33/0076 , F21V33/0096 , F21Y2115/10 , G08B21/12
Abstract: 本发明提供了一种具有检测室内有害气体功能的智能灯，包括：智能灯照明主体；有害气体检测模块；声光报警模块；用于实现用户通过手机客户端监控室内情况的通信报警模块；用于危险时预先启动排风扇工作，及时排出室内有害气体的联动处理模块；用于协调上述各模块的运作的控制器模块；有害气体检测模块对室内环境中的烟雾以及可燃气体浓度进行检测，并将检测结果发送给控制器模块；当产生危险时，控制器模块驱动声光报警模块工作，同时启动排风扇及时排出室内有害气体；此外，还将监测信号发送至用户手机上的客户端监控单元。本发明将有害气体检测装置和智能灯结合在一起，节省了布线，而且可以有效避免家庭煤气中毒、火灾等的发生。
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